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Stapeln, um Trends zu finden

Im Farmers-Market-Datensatz interessiert dich, wie viele Monate ein Markt geöffnet ist – in Bezug auf seine Geografie, genauer gesagt seine Länge (Longitude). Du möchtest wissen, ob es Regionen im Land gibt, die sich deutlich anders verhalten als andere.

Dazu erstellst du eine einfache Karte mit einem Streudiagramm aus Breite und Länge jedes Markts und färbst jeden Markt nach der Anzahl der Monate, in denen er geöffnet ist. Um die Beziehung zur Breite weiter zu untersuchen, zeichnest du ein Regressionsdiagramm von der Breite zur Anzahl der geöffneten Monate mit einer flexiblen Ausgleichskurve, um zu sehen, ob sich Trends abzeichnen. Du möchtest beides gleichzeitig betrachten, um ein möglichst klares Bild der Trends zu bekommen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

So verbesserst du deine Datenvisualisierungen in Python

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Anleitung zur Übung

  • Richte plt.subplots() so ein, dass zwei Diagramme vertikal gestapelt werden.
  • Weise das erste (obere) Diagramm dem lon-, lat-Streudiagramm zu.
  • Weise das zweite (untere) Diagramm dem Regressionsdiagramm von lon zu months_open zu.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Setup two stacked plots
_, (ax1, ax2) = plt.subplots(____, ____)

# Draw location scatter plot on first plot
sns.scatterplot("lon", "lat", 'months_open', 
                palette = sns.light_palette("orangered",n_colors = 12), 
                legend = False, data = markets,
                ax = ____);

# Plot a regression plot on second plot
sns.regplot('lon', 'months_open',
            scatter_kws = {'alpha': 0.2, 'color': 'gray', 'marker': '|'},
            lowess = True,
            marker = '|', data = markets, 
            ax = ____)

plt.show()
Code bearbeiten und ausführen